Pyhon3.4 TypeError: объект dict_keys не поддерживает индексирование

Question

Я следую этому руководству http://www.mikaelbrunila.fi/2017/03/27/scraping-extracting-mapping-geodata-twitter/, чтобы почистить некоторые твиты с помощью python и сделать их географическую карту.

После сохранения твитов я запускаю второй скрипт, который включает в себя

if tweet['coordinates']:
    user_data["features"]["primary_geo"] = str(tweet['coordinates'][tweet['coordinates'].keys()[1]][1]) + ", " + str(tweet['coordinates'][tweet['coordinates'].keys()[1]][0])
    user_data["features"]["geo_type"] = "Tweet coordinates"

, и получаю сообщение

твит ['координаты'] [твит['координаты']. keys () [1]] [1]) + "," + str (TypeError: объект dict_keys 'не поддерживает индексирование

Я так понимаю, это было написано в python2в то время как я сейчас использую python3.4, может быть, str больше не может быть проиндексирован?

Каким будет эквивалентное выражение в python3?

EDIT: script:

import json

# Tweets are stored in in file "fname". In the file used for this script,
# each tweet was stored on one line
fname = 'test_with_sample.json'
with open(fname, 'r') as f:
    # Create dictionary to later be stored as JSON. All data will be included
    # in the list 'data'
    users_with_geodata = {
        "data": []
    }
    all_users = []
    total_tweets = 0
    geo_tweets = 0
    for line in f:
        tweet = json.loads(line)

        if tweet['user']['id']:
            total_tweets += 1
            user_id = tweet['user']['id']
            if user_id not in all_users:
                all_users.append(user_id)

                # Give users some data to find them by. User_id listed separately
                # to make iterating this data later easier
                user_data = {
                    "user_id": tweet['user']['id'],
                    "features": {
                        "name": tweet['user']['name'],
                        "id": tweet['user']['id'],
                        "screen_name": tweet['user']['screen_name'],
                        "tweets": 1,
                        "location": tweet['user']['location'],
                    }
                }
                # Iterate through different types of geodata to get the variable primary_geo
                tweet_coords = list(tweet['coordinates'][tweet['coordinates']]).keys()
                tweet_coords2 = list(tweet['coordinates'][tweet['coordinates']]).keys()

                if tweet['coordinates']:
                #    lon = tweet.coordinates['coordinates'][0]
                #   lat = tweet.coordinates['coordinates'][1]
                #    user_data["features"]["lon"] = lon
                #    user_data["features"]["lat"] = lat
                    user_data["features"]["primary_geo"] = str(tweet_coords[1][1]) + ", " + str(tweet_coords2[1][0])
                    user_data["features"]["geo_type"] = "Tweet coordinates"
                if tweet['place']:
                    user_data["features"]["primary_geo"] = tweet['place']['full_name'] + ", " + tweet['place'][
                        'country']
                    user_data["features"]["geo_type"] = "Tweet place"
                else:
                    user_data["features"]["primary_geo"] = tweet['user']['location']
                    user_data["features"]["geo_type"] = "User location"
                # Add only tweets with some geo data to .json. Comment this if you want to include all tweets.
                if user_data["features"]["primary_geo"]:
                    users_with_geodata['data'].append(user_data)
                    geo_tweets += 1

            # If user already listed, increase their tweet count
            elif user_id in all_users:
                for user in users_with_geodata["data"]:
                    if user_id == user["user_id"]:
                        user["features"]["tweets"] += 1
    #except KeyError:
    #    pass

    # Count the total amount of tweets for those users that had geodata
    for user in users_with_geodata["data"]:
        geo_tweets = geo_tweets + user["features"]["tweets"]
    # Get some aggregated numbers on the data
    print
    "The file included " + str(len(all_users)) + " unique users who tweeted with or without geo data"
    print
    "The file included " + str(
        len(users_with_geodata['data'])) + " unique users who tweeted with geo data, including 'location'"
    print
    "The users with geo data tweeted " + str(geo_tweets) + " out of the total " + str(total_tweets) + " of tweets."
# Save data to JSON file
with open('users_geo_sample.json', 'w') as fout:
    fout.write(json.dumps(users_with_geodata, indent=4))

Answer 1

В конце концов, это была путаница с типом данных:

Tweet['coordinates'] 

возвращает тип dict.Диктовка содержит несколько объектов, одним из которых является список coordinates.Так что я смог получить координаты, используя:

lat = (tweet['coordinates']['coordinates'])[0]
lot = (tweet['coordinates']['coordinates'])[1]

Answer 2

Ключи Dict не являются контейнерами.Они просто для просмотра данных.

Это легко исправить:

tweet_coords = list(tweet['coordinates'][tweet['coordinates'].keys())
tweet_coords2 = list(tweet['coordinates'][tweet['coordinates'].keys())

if tweet['coordinates']:
user_data["features"]["primary_geo"] = str(tweet_coords[1]][1]) + ", " + str(tweet_coords2[1]][0])
user_data["features"]["geo_type"] = "Tweet coordinates"

Таким образом, ключи относятся к типу контейнера списка Python, а не к типу 'dict keys'.Тебе должно быть хорошо оттуда.Дайте мне знать, если я смогу помочь дальше.